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J-GLOBAL ID：201702253398476143   整理番号：17A0161155

S変換相対エントロピースペクトルと油圧ポンプ劣化状態認識への応用【JST・京大機械翻訳】

S Transform Relative Spectrum Entropy and Its Application in Degradation State Identification of Hydraulic Pump

著者 (4件)： Wang Yukui (Air Force Logistics College) ,  Li Hongru (Ordnance Engineering College) ,  Huang Zhijie (Air Force Logistics College) ,  Zhao Xucheng (Air Force Logistics College)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 37  号： 6  ページ： 979-987  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地表の劣化状態をより良く理解するために,油圧ポンプの劣化特性抽出法と劣化状態認識法を研究した。S変換に基づく非定常信号の優れた性能と相対エントロピーが振動信号の確率分布の差異を表現する特性を分析することによって、S変換相対エントロピースペクトルの油圧ポンプの退化特徴抽出方法を提案した。油圧ポンプシミュレーション信号の解析結果は,提案したS変換相対スペクトルエントロピーとS変換相対スペクトルエントロピーが劣化特性の有効性と実現可能性を立証することを示した。2つの特性指数を,劣化特性ベクトルを構成するために構成して,それによって,スリッパの摩耗特性との故障モードの下の異なる故障程度の油圧ポンプの振動信号を分析して,さらに,提案した特性指数を油圧ポンプの劣化特性の有効性として確認した。油圧ポンプの劣化状態を識別するために,重み付き灰色を使用して,油圧ポンプの標準劣化モードマトリックスを確立して,2つの故障モードの下で液圧Beng待のサンプルの劣化特性ベクトルと標準モードマトリックスを重み付きグレイ相関分析によって分析した。結果は,提案方法の良好な性能を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障モード ,  地表面 ,  故障 ,  確率分布 ,  固有ベクトル ,  特徴抽出 ,  退化 ,  *スペクトル ,  摩耗特性 ,  シミュレーション ,  *油圧ポンプ
準シソーラス用語： 相関分析 ,  振動信号 ,  非定常信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ordnance science and technology ,  hydraulic pump ,  degradation state identification ,  S transform ,  relative spectrum entropy ,  weighted grey relational analysis

分類 (2件)： 油圧・空気圧機器  (QD04020X) ,  設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (5件)： S変換 ,  相対エントロピー ,  スペクトル ,  油圧ポンプ ,  応用